Tối ưu hóa Khối lượng Công việc AI: Phân bổ Tài nguyên GPU Phù hợp với Yêu cầu Mô hình
Cập nhật ngày 11 tháng 12, 2025
Cập nhật tháng 12/2025: 67% các nhóm AI nhỏ không phân bổ đúng phần cứng đầu tiên với nhu cầu khối lượng công việc—40% cấp phát quá nhiều hoặc quá ít. Công cụ Zoomer của Meta tạo ra hàng chục nghìn báo cáo profiling mỗi ngày, trở thành tiêu chuẩn ngành. Đến năm 2025, 76% khối lượng công việc AI doanh nghiệp yêu cầu tối ưu hóa tài nguyên tự động. VRAM vẫn là ràng buộc chính, nhưng băng thông PCIe, bố cục NUMA và thông lượng lưu trữ ngày càng quyết định hiệu suất thực tế.
Công cụ Zoomer của Meta đã trở thành tiêu chuẩn thực tế trong toàn công ty cho việc tối ưu hóa khối lượng công việc GPU, tạo ra hàng chục nghìn báo cáo profiling mỗi ngày.[^1] Hoạt động trên tất cả các khối lượng công việc training và inference, Zoomer mang lại giảm thời gian training và cải thiện QPS đáng kể thông qua debugging và tối ưu hóa thông minh. Công cụ này minh họa sự trưởng thành của phương pháp tối ưu hóa quy mô từ điều chỉnh thủ công sang tối ưu hóa tự động, liên tục hoạt động ở quy mô siêu lớn.
Các nghiên cứu cho thấy gần 67% các nhóm AI nhỏ không phân bổ đúng phần cứng đầu tiên với nhu cầu khối lượng công việc thực tế, với 40% cấp phát quá nhiều hoặc quá ít.[^2] Những vấn đề này xuất hiện khi các nhóm chỉ tập trung vào VRAM và bỏ qua các giới hạn liên quan như băng thông PCIe, bố cục NUMA và thông lượng lưu trữ. Phân tích thị trường cho thấy đến năm 2025, khoảng 76% khối lượng công việc AI doanh nghiệp sẽ cần một số hình thức tối ưu hóa tài nguyên tự động để duy trì hiệu quả chi phí.[^3] Phương pháp tối ưu hóa quy mô chuyển đổi việc phân bổ tài nguyên GPU từ phỏng đoán thành kỷ luật kỹ thuật.
Hiểu yêu cầu khối lượng công việc
Tối ưu hóa quy mô hiệu quả đòi hỏi phải hiểu các đặc điểm khối lượng công việc trên nhiều chiều tài nguyên.
Yêu cầu bộ nhớ
Dung lượng VRAM xác định mô hình lớn nhất có thể chứa trên GPU mà không cần offloading hoặc phân vùng. Các mô hình Transformer tăng tuyến tính với số lượng tham số, độ dài ngữ cảnh và kích thước batch. Một mô hình 7B tham số ở độ chính xác FP16 yêu cầu khoảng 14GB chỉ cho weights, cộng thêm bộ nhớ cho activations, optimizer states và KV cache.
Băng thông bộ nhớ ảnh hưởng đến thông lượng cho các khối lượng công việc bị giới hạn bởi bộ nhớ. Các khối lượng công việc inference thường bị nghẽn cổ chai ở băng thông bộ nhớ thay vì công suất tính toán. A100 cung cấp băng thông HBM 2 TB/s trong khi L40S cung cấp 864 GB/s, ảnh hưởng tương ứng đến thông lượng inference cho các mô hình bị giới hạn bởi bộ nhớ.
Yêu cầu dung lượng bộ nhớ khác biệt đáng kể giữa training và inference. Training yêu cầu bộ nhớ cho model weights, gradients, optimizer states và activations. Inference chỉ yêu cầu weights và activations thời gian inference. Một mô hình yêu cầu training 8-GPU có thể phục vụ inference trên một GPU duy nhất với tối ưu hóa phù hợp.
Yêu cầu tính toán
Công suất FLOPS xác định thông lượng tối đa cho các khối lượng công việc bị giới hạn bởi tính toán. Training các mô hình lớn có xu hướng hoạt động bị giới hạn bởi tính toán, hưởng lợi từ các GPU FLOPS cao hơn. Các phép toán ma trận dày đặc bão hòa tài nguyên tính toán GPU khi được cấu hình đúng cách.
Các phép toán sparse và attention thể hiện các mẫu tính toán khác nhau. Flash attention và các tối ưu hóa tương tự thay đổi sự đánh đổi tính toán-bộ nhớ, chuyển một số khối lượng công việc từ bị giới hạn bởi bộ nhớ sang bị giới hạn bởi tính toán. Profiling khối lượng công việc phải tính đến các tối ưu hóa thuật toán này.
Lựa chọn độ chính xác ảnh hưởng đến cả yêu cầu bộ nhớ và tính toán. Training FP16 và BF16 sử dụng một nửa bộ nhớ của FP32 trong khi tăng thông lượng trên tensor cores. Quantization INT8 và INT4 giảm thêm yêu cầu cho inference. Độ chính xác được chọn cho khối lượng công việc định hình cơ bản các yêu cầu phần cứng.
Yêu cầu kết nối
Các khối lượng công việc multi-GPU yêu cầu băng thông kết nối phù hợp với chiến lược parallelism. Tensor parallelism trên các GPU đòi hỏi băng thông cao nhất, hưởng lợi từ băng thông tổng hợp 900 GB/s của NVLink. Pipeline parallelism chịu được băng thông thấp hơn với độ trễ cao hơn. Đồng bộ hóa gradient data parallelism cần băng thông vừa phải mở rộng theo kích thước mô hình.
Các khối lượng công việc single-GPU vẫn có thể cần băng thông PCIe để tải dữ liệu. Inference serving thông lượng cao đọc model inputs và ghi outputs liên tục. PCIe Gen5 cung cấp 64 GB/s mà inference batch cao có thể bão hòa.
Profiling và đo lường
Tối ưu hóa quy mô đòi hỏi đo lường thay vì giả định về hành vi khối lượng công việc.
Công cụ profiling
NVIDIA Nsight Systems cung cấp profiling toàn hệ thống hiển thị hoạt động CPU, GPU và kết nối theo thời gian.[^4] Chế độ xem timeline tiết lộ các khoảng thời gian idle, kernel launches và data transfers. Profiling xác định liệu khối lượng công việc bị giới hạn bởi tính toán, bị giới hạn bởi bộ nhớ hay gặp phải các nút thắt cổ chai khác.
Nsight Compute cung cấp phân tích chi tiết cấp kernel hiển thị achieved occupancy, memory throughput và compute utilization.[^5] Phân tích xác định cơ hội tối ưu hóa trong các kernels riêng lẻ. Công cụ hướng dẫn tối ưu hóa code thay đổi yêu cầu phần cứng.
PyTorch Profiler và TensorFlow Profiler tích hợp profiling vào các ML frameworks.[^6] Sự tích hợp đơn giản hóa việc profiling khối lượng công việc ML mà không cần học các công cụ riêng biệt. Insights cụ thể cho framework bổ sung cho profiling cấp GPU.
Các metrics chính
Phần trăm GPU utilization cho thấy tỷ lệ thời gian GPU thực thi kernels. Utilization thấp cho thấy các nút thắt cổ chai CPU, vấn đề tải dữ liệu hoặc các khoảng thời gian idle giữa các operations. Utilization cao cho thấy khối lượng công việc sử dụng GPU được phân bổ hiệu quả.
Memory utilization theo dõi mức tiêu thụ bộ nhớ đỉnh và trung bình. Bộ nhớ đỉnh xác định yêu cầu bộ nhớ GPU tối thiểu. Bộ nhớ trung bình cho thấy tiềm năng chia sẻ hoặc phân bổ GPU nhỏ hơn nếu các đỉnh có thể được giảm.
SM (Streaming Multiprocessor) occupancy đo lường mức độ sử dụng đầy đủ tài nguyên tính toán. Occupancy thấp với utilization cao gợi ý overhead kernel launch. Tối ưu hóa có thể cải thiện thông lượng mà không thay đổi phần cứng.
Chuẩn hóa benchmark
MLPerf benchmarks cung cấp so sánh khối lượng công việc được chuẩn hóa trên các cấu hình phần cứng.[^7] Các benchmarks bao gồm các kịch bản training và inference với các mô hình đại diện. Kết quả MLPerf cho phép so sánh phần cứng khách quan mà không dựa vào các tuyên bố marketing của nhà cung cấp.
Nền tảng NVIDIA đã cung cấp thời gian training nhanh nhất trên mọi benchmark MLPerf Training v5.1, với các đổi mới trên chips, hệ thống và phần mềm cho phép dẫn đầu hiệu suất training bền vững.[^8] MLPerf v5.1 đã thay thế BERT-Large và Stable Diffusion cũ hơn bằng Llama 3.1 8B và FLUX.1, phản ánh bối cảnh khối lượng công việc AI đang phát triển.[^9]
Phương pháp tối ưu hóa quy mô
Tối ưu hóa quy mô có hệ thống tuân theo một quy trình có cấu trúc từ yêu cầu đến xác nhận.
Thu thập yêu cầu
Tài liệu hóa kiến trúc mô hình bao gồm số lượng tham số, loại layer và yêu cầu độ chính xác. Kiến trúc cơ bản ràng buộc nhu cầu bộ nhớ và tính toán. Large language models, vision transformers và diffusion models có các profiles tài nguyên khác nhau.
Xác định yêu cầu hiệu suất bao gồm mục tiêu thông lượng, SLAs độ trễ và kỳ vọng kích thước batch. Yêu cầu xác định liệu một cấu hình có đủ hay không, không chỉ liệu nó có chạy được không. Một cấu hình thực thi được nhưng bỏ lỡ mục tiêu độ trễ vẫn bị thiếu quy mô.
Xác định yêu cầu mở rộng và kỳ vọng tăng trưởng. Cơ sở hạ tầng nên đáp ứng được tăng trưởng khối lượng công việc theo kế hoạch mà không cần thay thế hoàn toàn. Tối ưu hóa quy mô cho khối lượng công việc hôm nay trong khi lên kế hoạch cho ngày mai tránh lỗi thời sớm.
Lựa chọn ứng viên
Xác định các tùy chọn GPU phù hợp với yêu cầu cơ bản. Dung lượng bộ nhớ lọc các tùy chọn không thể chứa khối lượng công việc. Khả năng tính toán lọc các tùy chọn không thể đáp ứng yêu cầu thông lượng. Giao điểm xác định các ứng viên khả thi.
Xem xét các thế hệ và kiến trúc GPU. Các kiến trúc mới hơn như Blackwell cung cấp hiệu suất trên mỗi watt tốt hơn nhưng chi phí mua cao hơn. Các kiến trúc cũ hơn như Ampere cung cấp chi phí thấp hơn với hiệu suất đủ cho nhiều khối lượng công việc. Kinh tế phụ thuộc vào đặc điểm khối lượng công việc và thời gian triển khai.
Đánh giá các đánh đổi cloud so với on-premises. Cloud cung cấp tính linh hoạt để thử nghiệm với nhiều loại GPU trước khi cam kết. On-premises cung cấp chi phí dài hạn thấp hơn cho các khối lượng công việc bền vững có thể dự đoán. Các phương pháp hybrid sử dụng cloud để thử nghiệm và on-premises cho production.
Kiểm tra xác nhận
Chạy các khối lượng công việc thực tế trên các cấu hình ứng viên đo lường hiệu suất thực. Synthetic benchmarks có thể không đại diện cho hành vi khối lượng công việc thực tế. Kiểm tra đại diện cho production xác nhận rằng các ứng viên đáp ứng yêu cầu.
Kiểm tra ở mức tải dự kiến và hơn thế nữa. Các cấu hình hoạt động tốt ở tải nhẹ có thể gặp khó khăn khi sử dụng đầy đủ. Stress testing tiết lộ giới hạn công suất trước khi triển khai production.
Đo lường hiệu quả chi phí trên các ứng viên. Một GPU đắt hơn cung cấp thông lượng gấp 3 lần có thể tốn ít hơn mỗi inference so với GPU rẻ hơn ở thông lượng thấp hơn. Phân tích tổng chi phí sở hữu hướng dẫn lựa chọn cuối cùng.
Autoscaling và phân bổ động
Tối ưu hóa quy mô tĩnh để tài nguyên idle trong các giai đoạn nhu cầu thấp. Phân bổ động điều chỉnh tài nguyên để phù hợp với nhu cầu thực tế.
Horizontal pod autoscaling
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) mở rộng số lượng replica dựa trên metrics.[^10] GPU utilization metrics kích hoạt quyết định scaling. Nhiều replicas hơn xử lý tải tăng trong khi ít replicas hơn giảm chi phí trong các giai đoạn yên tĩnh.
GPU-aware autoscaling yêu cầu nguồn metrics phù hợp. NVIDIA DCGM cung cấp GPU metrics mà HPA có thể tiêu thụ thông qua Prometheus adapter. Pipeline metrics từ GPU đến HPA xác định khả năng phản hồi scaling.
KEDA và event-driven scaling
KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) cho phép scaling dựa trên external metrics và độ dài queue.[^11] Các khối lượng công việc inference có thể scale dựa trên độ sâu request queue thay vì GPU utilization. Phương pháp event-driven cung cấp scaling phản hồi nhanh hơn cho các khối lượng công việc bursty.
KEDA tạo điều kiện giải phóng tự động quota bằng cách lấy quota từ các khối lượng công việc idle. Khi một khối lượng công việc kết thúc nhưng không bị xóa, KEDA theo dõi idle metrics và kích hoạt scale-down xuống không replicas, giảm đáng kể chi phí vận hành.[^11]
GPU-aware schedulers
Intelligent schedulers xem xét GPU topology khi đặt khối lượng công việc. Các jobs multi-GPU hưởng lợi từ các GPUs có kết nối NVLink. Scheduler xem xét interconnect topology cùng với tính khả dụng tài nguyên.
AI Computing Broker của Fujitsu sử dụng runtime-aware orchestration, theo dõi khối lượng công việc trong thời gian thực và phân bổ động GPUs nơi chúng cần nhất.[^12] Phương pháp này đại diện cho một suy nghĩ lại cơ bản từ phân bổ tĩnh sang tối ưu hóa liên tục.
Các lỗi tối ưu hóa quy mô phổ biến
Các tổ chức mắc những sai lầm có thể dự đoán mà phương pháp đúng đắn tránh được.
Cấp phát quá nhiều
Các nhóm thường chỉ định GPU lớn nhất có sẵn "để an toàn," lãng phí tài nguyên đáng kể cho các khối lượng công việc không yêu cầu chúng. Một mô hình chạy tốt trên L4 được triển khai trên H100 lãng phí cả tiền và công suất GPU cao cấp khan hiếm.
Cấp phát quá nhiều thường là kết quả của profiling không đầy đủ. Các nhóm giả định khối lượng công việc cần nhiều hơn mức họ làm mà không có đo lường. Profiling tiết lộ yêu cầu thực tế thường làm ngạc nhiên các nhóm mong đợi nhu cầu cao hơn.
Cấp phát quá ít
Các cấu hình undersized về mặt kỹ thuật chạy được nhưng bỏ lỡ mục tiêu hiệu suất gây ra các vấn đề vận hành liên tục. Các nhóm chấp nhận training chậm hoặc độ trễ inference cao thay vì thừa nhận sai lầm sizing ban đầu.
Các ràng buộc bộ nhớ buộc offloading quá mức hoặc kích thước batch nhỏ hơn làm giảm thông lượng hiệu quả. Một GPU lớn hơn một chút có thể cung cấp hiệu suất tốt hơn đáng kể bằng cách loại bỏ các ràng buộc này.
Bỏ qua cân bằng hệ thống tổng thể
Chỉ tập trung vào specs GPU trong khi bỏ qua CPU, lưu trữ và mạng tạo ra các nút thắt cổ chai hệ thống. Data loading không thể cung cấp đủ cho GPUs lãng phí công suất GPU. Network bottlenecks trong distributed training làm giảm scaling hiệu quả.
Khoảng 40% các nhóm cấp phát thiếu
